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如今,磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一种不可缺少的临床诊断工具。它没有电离辐射,可以提供良好的软组织对比度和多方位成像。然而它的发展受限于其较慢的成像速度。为了克服这一难题,压缩感知(Compressed Sensing,CS)被应用于MRI中。它能够从欠采样的k空间数据中重建出质量较好的图像,并且缩短成像时间。压缩感知磁共振成像(CS-MRI)主要包含三个方面的内容,分别为稀疏表示、采样方法和图像的重建算法。CS利用了图像在某些变换域中的稀疏性,将稀疏表示作为先验信息来恢复图像。传统的CS-MRI模型中利用全变分(Total Variation,TV)来增强稀疏性,但是基于l1范数的传统TV不是促进稀疏性的最好方法,不能提供足够稀疏的表示。因此本文针对传统TV的不足提出了两个新的正则项,并且将它们引入到重建模型中。由于lp(0
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城镇建设的大力发展和城乡一体化的密切结合迫切地促进了大型基础设施、大体量构筑物和大型建筑物的发展,与此同时上部结构产生的超大载荷又促进了地下强硬支撑系统的发展。
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本文开发了一种控制精度高、操控灵活、传递精度高、方便实用的转向控制系统以代替中大吨位汽车起重机底盘机械拉杆转向技术,并解决多拉杆系统存在的整机布置困难、杆系占用整机空间大、杆系转向变形大、操纵稳定性差、轮胎易磨损、转向系统维修性差等问题。论文完成的主要工作内容如下:(1)转向机构运动学优化分析。通过多体动力学理论,建立了转向机构模型,完成了约束设置、驱动仿真和设计优化分析。(2)根据优化分析后的转